sklearn提供的pca函数是保留主要成分，提取主要特征，但是现在实际问题需要去掉主要成分，获取次要成分特征，有相关的函数可供调用吗？
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- 2024-08-13 15:30认知计算 茂森的博客 通过最小化重构误差，我们可以训练出能够提取输入数据主要特征的编码器。这可以通过求解数据协方差矩阵的特征值和特征向量来实现。具体地，我们先计算数据的协方差矩阵。个最大的特征值对应的特征向量就是我们要找的...
- 2025-04-24 20:57心想事“程”的博客 从数据集的精准备到 PCA 降维与特征提取，再到分类模型的构建，PCA 在人脸识别中展现了强大的信息压缩与特征提取能力。通过可视化特征脸和量化评估准确率，我们不仅能直观感受算法的有效性，更深入理解其背后的数学...
- 2024-06-15 01:32光子AI的博客 主成分分析：降维与特征提取 1.背景介绍 在现代数据分析和机器学习领域,我们经常会遇到高维数据集的挑战。高维数据不仅会增加计算复杂度,还可能导致"维数灾难"(curse of dimensionality)的问题,如数据稀疏...
- 2021-03-16 19:11kimi无悔-618的博客 文本特征提取方法研究一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识...
- 2025-06-07 13:50boating06的博客 三、PCA 的数学原理 Step 1：中心化数据 先将每个特征减去其均值（中心化），使得每一维特征的平均值为0： Step 2：计算协方差矩阵 协方差矩阵衡量的是各个特征之间的线性相关性： Step 3：特征值分解 我们对协方差...
- 2025-04-24 20:53心想事“程”的博客 从理论原理到实战应用，PCA 凭借其独特的降维机制，成为数据降噪的有效工具。通过手写数字数据集的...无论是面对图像中的噪点，还是高维数据中的干扰，PCA 都如同数据世界的 “魔法滤镜”，让数据的本质特征清晰呈现。
- 2025-11-17 01:29cc789的博客 本文深入解析了主成分分析（PCA）与次要成分分析（MCA）的理论基础、神经网络实现方法及其扩展算法。涵盖了从经典Hebbian规则到现代耦合、自适应和两用算法的演进，介绍了基于SVD、ED、LMS误差、优化准则等多种计算...
- 2025-04-24 20:47心想事“程”的博客 在 PCA 中，特征向量对应数据分布的主要方向，而特征值的大小则反映了数据在该方向上的离散程度。从协方差矩阵的对角化到特征值与特征向量的求解，PCA 以严谨的数学理论为基础，为高维数据的降维提供了有效的解决...
- 2025-06-06 18:49leo_ksa的博客 本次PCA实验让我深入理解了数据降维的实际应用。我在ORL人脸数据集上实现了图像降维处理，将原本的像素数据压缩到50个主要特征维度。重建后的图像虽然细节略有模糊，但人脸的主要特征依然清晰可辨。
- 2024-06-17 14:46汤圆皮哟~的博客 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维和特征提取方法。它通过线性变换将原始数据转换为一组互相正交的新变量，这些新变量称为主成分，其中第一个主成分尽可能地保留原始数据的信息，而后续的...
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问题事件
已结题
（查看结题原因） 9月27日-
创建了问题
7月31日